Google llevó al escenario una idea que mezcla promesa científica, estrategia empresarial y una palabra que suele reservarse para la ciencia ficción. Demis Hassabis, CEO de DeepMind, situó la inteligencia artificial general cerca del presente y la presentó como una pieza central de la próxima gran disputa tecnológica.
Durante I/O en Estados Unidos, Hassabis no habló solo de productos. Habló de un umbral histórico en términos humanos, científicos y políticos, con una mezcla llamativa de entusiasmo y cautela que atraviesa hoy buena parte del debate sobre la IA.
"Cuando miremos atrás a este momento, creo que todos nos daremos cuenta de que estábamos en los albores de la singularidad" - Demis Hassabis, CEO de DeepMind
Esa mirada no apareció aislada. Hassabis también describió la AGI como algo que ya asoma en el horizonte, una tecnología de alcance profundo e influyente, y la vinculó con una vieja aspiración personal, usar la IA para empujar la ciencia y ampliar nuestra comprensión del mundo.
Google quiere que la IA funcione como una plataforma entera
Ahí está una de las claves menos abstractas del mensaje. Google no intenta vender solo herramientas sueltas, sino una infraestructura completa para que empresas e investigadores trabajen, automaticen tareas y organicen sistemas de agentes bajo un mismo marco.
Neil Shah, vicepresidente de investigación y socio en Counterpoint Research, explicó esa lectura de forma directa. Para él, el posicionamiento de Google ante los CIO resalta su capacidad de ofrecer una pila completa de IA y de empujar una plataforma preparada para empresas.
"Cuando un proveedor posiciona su tecnología como un camino hacia la AGI, está diseñando una estrategia de IA que apunta al futuro, pero que puede introducir dependencia del proveedor, y eso cambia completamente las reglas del juego" - Neil Shah, vicepresidente de investigación y socio en Counterpoint Research
Yugal Joshi, socio en Everest Group, añadió otro matiz relevante. A su juicio, Google quiere que las compañías usen esa plataforma no solo para productividad o agentes de tareas concretas, sino para levantar una empresa agentiva completa, orquestada y gobernada.
No es una diferencia menor. Pasar de un asistente que redacta correos a una organización apoyada en agentes equivale a pasar de una calculadora a una cadena de montaje digital, con ventajas de escala, pero también con más dependencia técnica y más puntos de control concentrados.
La ciencia aparece como el gran escaparate de utilidad
En paralelo, Google presentó Gemini for Science, un conjunto de herramientas de IA pensado para que investigadores analicen artículos, generen hipótesis, produzcan código y aceleren flujos de trabajo científicos. El mensaje resulta claro, la IA no solo quiere responder preguntas, también quiere participar en cómo se formulan.
Junto a esa batería, la compañía mostró AlphaEarth Foundations y WeatherNext. En este último caso, el foco estuvo en capacidades mejoradas para predecir huracanes de cara a la temporada de 2025, un terreno donde la precisión no se mide en comodidad, sino en tiempo de reacción.
También asomó la salud. Isomorphic Labs, respaldada por Google, trabaja en tratamientos para trastornos inmunitarios y cáncer, una línea que conecta con el uso de IA en biología molecular y con la vieja promesa de acortar procesos que durante décadas han sido lentos y caros.
"Nuestra misión es reinventar el proceso de descubrimiento de fármacos con el objetivo de, algún día, resolver todas las enfermedades" - Demis Hassabis, CEO de DeepMind
La frase es ambiciosa, pero encaja con una idea de fondo que Google repitió varias veces en el evento. Hassabis sostiene que la IA es la herramienta definitiva para avanzar la ciencia, y por eso la narrativa del producto aparece entrelazada con la narrativa del laboratorio.
La ciberseguridad ya corre al ritmo de la frontera tecnológica
Sin embargo, el mismo discurso que habla de progreso introduce una preocupación inmediata. Hassabis subrayó que la gobernanza no puede tratarse como un detalle posterior y pidió usar todas las herramientas disponibles para garantizar la seguridad de los sistemas agente y, en última instancia, de la propia AGI.
Después aterrizó esa advertencia en un terreno muy concreto, la ciberseguridad. Hassabis señaló que es un área de riesgo que ha ganado mucha atención recientemente, y Google respondió con CodeMender, una herramienta capaz de encontrar y corregir automáticamente vulnerabilidades críticas de software.
Por ahora, Google ha lanzado una nueva API de CodeMender para un grupo selecto de evaluadores, en una línea que recuerda la aplicación de IA a fallos de software y a la protección de infraestructuras cada vez más complejas.
Hay un dato que explica la urgencia mejor que cualquier consigna. El rendimiento de los modelos de IA en ciberseguridad se duplica cada cinco meses o menos, una velocidad que convierte cada mejora defensiva en una posible herramienta ofensiva y viceversa.
Ese es, al final, el punto más incómodo y más real del mensaje que Google dejó sobre la mesa. La misma tecnología que promete acelerar la ciencia, revisar código y ayudar a predecir huracanes avanza en ciberseguridad a un ritmo de cinco meses, una escala demasiado corta para separar con calma la euforia del riesgo.